MacBook Neo A18 Pro 8GB 对比 V100 32GB SXM2（本地 LLM）

V100 32GB SXM2 的显存带宽高约 1400%（900 对 60 GB/s）。batch-1 解码与带宽强相关，因此同能装下的模型在 V100 32GB SXM2 上解码约快 1400%。 Q4/8K 下 V100 32GB SXM2 能装下的目录模型更多——67 个模型中 36 对 11（32 对 8 GB VRAM）。 能装进 V100 32GB SXM2 却装不进 MacBook Neo A18 Pro 8GB 的最大模型：Qwen3.6-35B-A3B（36.0B）。 MSRP：MacBook Neo A18 Pro 8GB 为 $0，V100 32GB SXM2 为 $10,000。MSRP 是发布标价而非实时售价——Amazon 价格会波动，点进去才是在售价格。 不可零售购买：V100 32GB SXM2（数据中心级；现实使用方式是云租赁）。 下方 Q4/8K 正面对比（36 个共有模型）中，V100 32GB SXM2 在 36 行 tok/s 更高，0 行落后。 方法论.

规格对比

	MacBook Neo A18 Pro 8GB	V100 32GB SXM2
厂商	Apple	NVIDIA
VRAM	8 GB	32 GB
显存类型	LPDDR5X	HBM2
显存带宽	60 GB/s	900 GB/s
TDP	20 W	300 W
MSRP（标价）	$0	$10,000
购买	搜索 Amazon	—

MSRP 为发布标价，非实时售价。购买链接为 Amazon 返利链接——点击后看到的才是在售价格。

Q4 / 8K 正面对比——36 个共有模型中的前 15 个

模型	参数 (B)	MacBook Neo A18 Pro 8GB tok/s	MacBook Neo A18 Pro 8GB 装得下	V100 32GB SXM2 tok/s	V100 32GB SXM2 装得下	胜者
MiniCPM5-1B	1.08	70.0 估算	是	711.8 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3.5-2B	2.0	37.8 估算	是	384.3 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	2.6 估算	否	256.2 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	2.8 估算	否	256.2 估算	是	V100 32GB SXM2
GLM-4.7-Flash	31.2	2.5 估算	否	256.2 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	3.3 估算	否	256.2 估算	是	V100 32GB SXM2
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	3.5 估算	否	256.2 估算	是	V100 32GB SXM2
Ornith-1.0-35B	35.0	2.7 估算	否	256.2 估算	是	V100 32GB SXM2
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	23.6 估算	是	240.2 估算	是	V100 32GB SXM2
gpt-oss-20b	21.5	5.7 估算	否	213.5 估算	是	V100 32GB SXM2
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	3.9 估算	否	202.3 估算	是	V100 32GB SXM2
Nanbeige4.2-3B	4.0	19.2 估算	是	195.7 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	18.9 估算	是	192.2 估算	是	V100 32GB SXM2
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	18.9 估算	是	192.2 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	18.9 估算	是	192.2 估算	是	V100 32GB SXM2

估算 = 基于带宽的估算；实测 = 收录的真实基准，覆盖估算值。装得下 = 权重 + KV(8K) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。

Q4 / 8K 装机覆盖

	MacBook Neo A18 Pro 8GB	V100 32GB SXM2
装得下的目录模型	67 个中 11 个	67 个中 36 个
独占装下的最大模型	—	Qwen3.6-35B-A3B (36.0B)

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